論文の概要: SETAR-Tree: A Novel and Accurate Tree Algorithm for Global Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08661v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 04:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 14:38:34.138391
• Title: SETAR-Tree: A Novel and Accurate Tree Algorithm for Global Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: SETAR-Tree:グローバル時系列予測のための新しい高精度ツリーアルゴリズム
• Authors: Rakshitha Godahewa, Geoffrey I. Webb, Daniel Schmidt, Christoph Bergmeir
• Abstract要約: 本稿では,TARモデルと回帰木との密接な関係について検討する。 本研究では,葉のグローバルプール回帰(PR)モデルをトレーニングする,予測固有木アルゴリズムを提案する。 本評価では, 提案した樹木モデルと森林モデルを用いて, 最先端の樹木モデルよりも精度の高い木モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.206754802573034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Threshold Autoregressive (TAR) models have been widely used by statisticians for non-linear time series forecasting during the past few decades, due to their simplicity and mathematical properties. On the other hand, in the forecasting community, general-purpose tree-based regression algorithms (forests, gradient-boosting) have become popular recently due to their ease of use and accuracy. In this paper, we explore the close connections between TAR models and regression trees. These enable us to use the rich methodology from the literature on TAR models to define a hierarchical TAR model as a regression tree that trains globally across series, which we call SETAR-Tree. In contrast to the general-purpose tree-based models that do not primarily focus on forecasting, and calculate averages at the leaf nodes, we introduce a new forecasting-specific tree algorithm that trains global Pooled Regression (PR) models in the leaves allowing the models to learn cross-series information and also uses some time-series-specific splitting and stopping procedures. The depth of the tree is controlled by conducting a statistical linearity test commonly employed in TAR models, as well as measuring the error reduction percentage at each node split. Thus, the proposed tree model requires minimal external hyperparameter tuning and provides competitive results under its default configuration. We also use this tree algorithm to develop a forest where the forecasts provided by a collection of diverse SETAR-Trees are combined during the forecasting process. In our evaluation on eight publicly available datasets, the proposed tree and forest models are able to achieve significantly higher accuracy than a set of state-of-the-art tree-based algorithms and forecasting benchmarks across four evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: Threshold Autoregressive (TAR)モデルは、統計学者によって過去数十年間、その単純さと数学的性質のために、非線形時系列予測のために広く利用されている。 一方, 予測コミュニティでは, 汎用木型回帰アルゴリズム(フォレスト, 勾配ボスティング)が近年普及している。 本稿では,TARモデルと回帰木との密接な関係について検討する。 これにより、TARモデルに関する文献から豊富な方法論を用いて、階層的なTARモデルを、SETAR-Treeと呼ばれるシリーズを横断してグローバルにトレーニングする回帰木として定義することができます。 葉ノードの平均値の予測に重点を置き,葉ノードの平均値を計算する汎用ツリーベースモデルとは対照的に,葉葉におけるグローバルプール回帰(pr)モデルを学習し,クロスシリーズ情報を学習し,時系列特異的な分割・停止手順も利用する新しい予測木モデルを提案する。 木深度は、TARモデルでよく用いられる統計線形性試験を行い、各ノード分割における誤差低減率を測定することにより制御される。 したがって、提案したツリーモデルでは、外部パラメータの調整が最小限必要であり、デフォルト設定で競合する結果が得られる。 また、この木アルゴリズムを用いて、予測プロセス中に多様なSETAR-Treesの集合から得られる予測が組み合わさった森林を開発する。 8つの公開データセットに対する評価において,提案した木と林のモデルでは,4つの評価指標に対して,最先端のツリーベースアルゴリズムと予測ベンチマークのセットよりもはるかに高い精度を達成可能である。

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